| Подпись | Описание | Тип данных |
Входной слой | Слой суммируемых точек, линий или полигонов. | Feature Layer |
Выходной центральный объект | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать наиболее центрально расположенный объект во входном слое. | Feature Class |
Выходной усредненный центр (Дополнительный) | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать объекты, представляющие усредненные центры из входного слоя. | Feature Class |
Выходной медианный центр (Дополнительный) | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать медианные центры для входного слоя. | Feature Class |
Выходной эллипс (Дополнительный) | Выходной полигональный класс пространственных объектов, который будет содержать представление эллипса направлений для входного слоя. | Feature Class |
Размер эллипса (Дополнительный) | Определяет размер выходных эллипсов в стандартных отклонениях.
| String |
Поле веса (Дополнительный) | Числовое поле, используемое для взвешивания местоположений согласно их относительной важности. Это применимо ко всем типам суммирования. | Field |
Группировать по полю (Дополнительный) | Поле, которое используется для группирования сходных объектов. Это применимо ко всем типам суммирования. Например, если вы выбрали поле PlantType, которое содержит значения «дерево», «куст» или «трава», то все объекты со значением «дерево» будут проанализированы на предмет их центра или дисперсии. В результате в этом примере получится три объекта: по одному для группы деревьев, кустов и травы. | Field |
Краткая информация
Находит центральные объекты и направленные распределения, а затем вычисляет расположения среднего и медианы на основе входных данных.
Иллюстрация
Использование
Этот инструмент можно использовать для анализа центральности и распределения объектов. Ниже приведены потенциальные варианты применения этого инструмента:
- Местная администрация собирается открыть новую библиотеку в не охваченном районе. Собраны центроиды кварталов с соответствующим зонированием и информацией о доступных земельных участках. Вычисление центрального объекта с учетом веса населения можно использовать для поиска центральной группы кварталов, которая будет лучше всего обслуживать весь регион.
- ГИС-аналитик анализирует вызовы в службу экстренной помощи 911 и местоположения служб быстрого реагирования (полиция, пожарные и скорая помощь). Вычисление среднего центра можно использовать для сравнения среднего центра вызовов службы спасения и среднего центра станции службы спасения, таким образом можно оптимизировать время реагирования.
- Аналитик-криминалист хочет определить, смещается ли средний центр краж в светлое время суток по сравнению с ночью. Медианный центр вычисляется группами по часам дня, это можно использовать для определения того, где происходят преступления днем и ночью.
- ГИС-аналитик в неправительственной организации анализирует распространение заболевания. Эллипс можно использовать для моделирования распределения выбросов.
Для входных линейных и полигональных объектов для вычисления расстояний используются центроиды объектов.
Параметр Поле веса можно использовать для назначения веса местоположениям в соответствии с их относительной важностью. Например, сетевые магазины можно взвесить по общему объему продаж, либо полигональные объекты можно взвесить по их площади. См. Использование весов, чтобы больше узнать о том, как веса применяются в анализе.
Параметр Группировать по полю используется для группирования объектов, таким образом вычисление центральных объектов или дисперсии происходят для каждой группы по отдельности. Например, многолетние наблюдения за лесными пожарами можно сгруппировать по сезонам или месяцам. Поле может быть целочисленным, датой или строковым. Записи с пустыми значениями будут сгруппированы вместе.
Центральный объект - это объект, связанный с самым маленьким накопленным расстоянием, по отношению к другим объектам в наборе данных. Этот объект идентифицируется и включается в выходные данные как слой Central Feature. Есть вариант, при котором у нескольких объектов будет наименьшее накопленное расстояние по отношению к другим объектам. В таком случае все объекты, расположенные наиболее центрально, будут включены в результаты слоя Central Feature. Если указано значение для параметра Группировать по полю, то входные объекты сначала будут сгруппированы на основе значений этого поля, а затем для каждой группы будет выделен центральный объект. Тип геометрии выходных центральных объектов будет таким же, как у входных объектов.
Усреднённый центр – это точка, вычисленная на основе средних значений координат x и y. Объекты среднего центра включены в итоговый слой Mean Center. Если указано значение для параметра Группировать по полю, то входные объекты сначала будут сгруппированы на основе значений этого поля, а затем для каждой группы будет вычислен усредненный центр.
-
Медианный центр использует итеративный алгоритм для поиска геометрически медианной точки, которая минимизирует Евклидово расстояние до всех объектов в наборе данных. Объекты медианного центра включены в итоговый слой Median Center. Если указано значение для параметра Группировать по полю, то входные объекты сначала будут сгруппированы на основе значений этого поля, а затем для каждой группы будет вычислен медианный центр. В отличие от результатов операции вычисления среднего центра, на результаты вычисления медианного центра объекты-выбросы оказывают меньшее влияние.
Для суммирования пространственных характеристик географических объектов (центральная тенденция, дисперсия и направленные тренды) вычисляются эллипсы стандартных отклонений. Размеры эллипсов могут быть 1, 2 или 3 стандартных отклонения. Объекты эллипсов включены в итоговый слой Ellipse. Если указано значение для параметра Группировать по полю, то входные объекты сначала будут сгруппированы на основе значений этого поля, а затем для каждой группы будет вычислен эллипс.
Вы можете указать один или более типов суммирования для результатов. Каждый тип суммирования приведет у созданию уникального выходного слоя объектов.
Если во входном слое будут объекты с пустыми значениями для времени или геометрии, то эти объекты не будут использованы в анализе.
В дополнение к полям из входного слоя, параметр Выходной центральный объект будет включать следующие поля:
Имя поля Описание CoordX
X-координата центрального объекта. Если объект является линией или полигоном, то значение будет представлять центроид объекта.
CoordY
Y-координата центрального объекта. Если объект является линией или полигоном, то значение будет представлять центроид объекта.
date
Если для входного слоя включено время с типом момента времени, то итоговый результат будет включать поле даты, представляющее время для выходного объекта.
start_date
Если для входного слоя включено время с типом интервала времени, то итоговый результат будет включать поле начала даты, представляющее время начала для выходного объекта.
end_date
Если для входного слоя включено время с типом интервала времени, то итоговый результат будет включать поле окончания даты, представляющее время окончания для выходного объекта.
В добавление к дополнительному значению параметра Группировать по полю, используемому в анализе, итоговый слой Mean Center и итоговый слой Median Center будут включать поля:
Имя поля Описание CoordX
X-координата среднего или медианного объекта.
CoordY
Y-координата среднего или медианного объекта.
date
Если для входного слоя включено время, то итоговый результат будет включать поле даты момента, представляющее среднее или медианное время выходных объектов. Это относится к входным слоям как интервального, так и моментального типов времени.
В добавление к дополнительному значению параметра Группировать по полю, которое используется в анализе, итоговый тип Эллипс будет включать поля:
Имя поля Описание CenterX
Х-координата усредненного центра эллипса.
CenterY
Y-координата усредненного центра эллипса.
CenterT
Значение времени усредненного центра эллипса.
Rotation
Поворот длинной оси, измеренный по часовой стрелке от полудня. Поворот измеряется в единицах входной пространственной привязки. Например, проецированный набор данных может измеряться в метрах, а географический набор данных может измеряться в градусах.
MajStdDist
Стандартное расстояние для большой оси. Поворот измеряется в единицах входной пространственной привязки. Например, набор данных с пространственной привязкой с проекцией может измеряться в метрах, а набор данных с геграфической пространственной привязкой может измеряться в градусах.
MinStdDist
Стандартное расстояние для малой оси. Поворот измеряется в единицах входной пространственной привязки. Например, набор данных с пространственной привязкой с проекцией может измеряться в метрах, а набор данных с геграфической пространственной привязкой может измеряться в градусах.
TmStdDist
Временное стандартное расстояние. Это значение представляет собой продолжительность, измеренную в милисекундах.
Все выходные значения координат будут вычислены с помощью пространственной привязки анализа. По умолчанию пространственная привязка анализа будет такой же, что и у входного слоя. По желанию вы можете указать пространственную привязку, которая должна использоваться в ходе анализа, с помощью переменной среды Выходная система координат.
Вы можете повысить производительность работы инструмента Суммированный центр и дисперсия, выполнив одно или несколько следующих действий:
- Установите параметр среды Экстент так, чтобы вы анализировали только интересующие вас данные.
- Используйте локальные данные там, где запускается анализ.
- Сгруппируйте свои данные, используя параметр Группировать по полю.
- Для больших наборов данных используйте Медианный центр для параметра Создать типы, так как он может быть наименее производительным типом суммирования из-за итеративных вычислений.
Аналогичный анализ можно выполнить с помощью следующих инструментов Пространственной статистики:
- Найти центральный объект с помощью инструмента Центральный объект.
- Вычислить средний центр с помощью инструмента Усредненный центр.
- Вычислить медианный центр с помощью инструмента Медианный центр.
- Вычислить эллипс с помощью инструмента Направленное распределение (Эллипс стандартных отклонений).
Этот инструмент геообработки работает на Spark. Анализ выполняется на настольном компьютере с использованием параллельно работающих ядер. Чтобы узнать больше о выполнении анализа см. раздел Информация по инструментами GeoAnalytics Desktop.
При запуске инструментов GeoAnalytics Desktop аналитика выполняется на настольном компьютере. Для оптимальной производительности, данные должны быть доступны на настольном ПК. Если используется размещенный векторный слой, рекомендуется применить ArcGIS GeoAnalytics Server. Если данные не являются локальными, инструмент будет работать дольше. Чтобы использовать ArcGIS GeoAnalytics Server для выполнения анализа, см. GeoAnalytics Tools.
Параметры
arcpy.gapro.SummarizeCenterAndDispersion(input_layer, out_central_feature, {out_mean_center}, {out_median_center}, {out_ellipse}, {ellipse_size}, {weight_field}, {group_by_field})| Имя | Описание | Тип данных |
input_layer | Слой суммируемых точек, линий или полигонов. | Feature Layer |
out_central_feature | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать наиболее центрально расположенный объект во входном слое. | Feature Class |
out_mean_center (Дополнительный) | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать объекты, представляющие усредненные центры из входного слоя. | Feature Class |
out_median_center (Дополнительный) | Выходной класс пространственных объектов, который будет содержать медианные центры для входного слоя. | Feature Class |
out_ellipse (Дополнительный) | Выходной полигональный класс пространственных объектов, который будет содержать представление эллипса направлений для входного слоя. | Feature Class |
ellipse_size (Дополнительный) | Определяет размер выходных эллипсов в стандартных отклонениях.
| String |
weight_field (Дополнительный) | Числовое поле, используемое для взвешивания местоположений согласно их относительной важности. Это применимо ко всем типам суммирования. | Field |
group_by_field (Дополнительный) | Поле, которое используется для группирования сходных объектов. Это применимо ко всем типам суммирования. Например, если вы выбрали поле PlantType, которое содержит значения «дерево», «куст» или «трава», то все объекты со значением «дерево» будут проанализированы на предмет их центра или дисперсии. В результате в этом примере получится три объекта: по одному для группы деревьев, кустов и травы. | Field |
Пример кода
В следующем автономном скрипте показано использование функции SummarizeCenterAndDispersion.
# Name: SummarizeCenterAndDispersion.py
# Description: Calculate the directionality and movement of fire occurrences
# over time. This sample calculates a mean center and a standard
# deviational ellipse.
# Requirements: ArcGIS Pro Advanced license
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inFeatures = r"c:\data\MyBigDataConnection.bdc\fire_incidents"
outMeanCenter = r"c:\data\FireIncidents.gdb\fires_meancenter"
outEllipse = r"c:\data\FireIncidents.gdb\fires_ellipse"
# Run SummarizeCenterAndDispersion
arcpy.gapro.SummarizeCenterAndDispersion(inFeatures, "", outMeanCenter, "",
outEllipse, "2_STANDARD_DEVIATIONS")Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Нет
- Standard: Нет
- Advanced: Да